import sensor, image, time, math
from pyb import UART
#threshold_index = 0 # 0 for red, 1 for green, 2 for blue

# 颜色跟踪阈值 (L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max)
# 下面的阈值通常跟踪红色/绿色/蓝色的东西。您可能希望调整它们……
thresholds = [(50, 65, 40, 50, 35, 60), # generic_red_thresholds
              (75, 90, -80, -70, 40, 80), # generic_green_thresholds
              (55, 70, -21, 0, -50, -35)]     # generic_blue_thresholds

sensor.reset()#重置感光元件，重置摄像机
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) #设置颜色格式为RGB565，彩色，每个像素16bit。
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)   #图像大小为QVGA
sensor.skip_frames(time = 2000)     #跳过n张照片，在更改设置后，跳过一些帧，等待感光元件变稳定。
sensor.set_auto_gain(False)         #颜色识别必须关闭自动增益，会影响颜色识别效果
sensor.set_auto_whitebal(False)     #颜色识别必须关闭白平衡，会影响颜色识别效果，导致颜色的阈值发生改变
clock = time.clock()

uart = UART(3, 9600)  #初始化串口3，波特率为9600（注意：上位机记得也配置成9600）

# 只有像素大于“pixels_threshold”和面积大于“area_threshold”的区域才是
# 由下面的"find_blobs"返回。更改“pixels_threshold”和“area_threshold”
# 相机的分辨率。"merge=True"合并图像中所有重叠的斑点。

while(True):
    clock.tick()# 追踪两个snapshots()之间经过的毫秒数.
    img = sensor.snapshot()#截取感光元件中的一张图片
    img.lens_corr(1.8) # 1.8的强度参数对于2.8mm镜头来说是不错的。
    #在img.find_blobs这个函数中，我们进行颜色识别
    #roi是“感兴趣区”，是在画面的中央还是右上方或者哪里进行颜色识别。此处我们没有进行配置，默认整个图像进行识别
    for blob in img.find_blobs([thresholds[0]], pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True):
        # 这些值始终是稳定的。
        uart.write("0")
        print('0')
        img.draw_rectangle(blob.rect())      #用矩形标记出目标颜色区域
        img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) #在目标颜色区域的中心画十字形标记
    for blob in img.find_blobs([thresholds[1]], pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True):
        # 这些值始终是稳定的。
        uart.write("1")
        print('1')
        img.draw_rectangle(blob.rect())      #用矩形标记出目标颜色区域
        img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) #在目标颜色区域的中心画十字形标记
    for blob in img.find_blobs([thresholds[2]], pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True):
        # 这些值始终是稳定的。
        uart.write("2")
        print('2')
        img.draw_rectangle(blob.rect())      #用矩形标记出目标颜色区域
        img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) #在目标颜色区域的中心画十字形标记
    for code in img.find_qrcodes():  # 进行二维码检测
        img.draw_rectangle(code.rect(), color = (255, 0, 0))
        message = code.payload() #返回二维码有效载荷的字符串
        if message == 'red':
            uart.write("0")
            print('0')
        if message == 'green':
            uart.write("1")
            print('1')
        if message == 'blue':
            uart.write("2")
            print('2')

